Индустрия AI смещается со сверхразумного AGI на рекурсивный RSI
RSI: обучение → анализ себя → улучшение → новая версия → еще более быстрое улучшение → …
Раньше все обсуждали AGI – искусственный общий интеллект, который думает «как человек», и даже лучше. Теперь внимание переключается на рекурсивные системы (RSI), которые умеют переписывать и улучшать собственный код. Если AGI пугали, что «машины станут умнее нас», то с RSI призывают, «как заставить модель саму себя апгрейдить без участия инженеров».
Почему именно сейчас? Сходятся несколько факторов. Завершается цикл крупных AI-проектов на биржу, и капитал ищет новые темы для роста. Метрика успеха становится понятнее. Конкретный бенчмарк будет в том, сколько итераций самооптимизации проходит система за час. Коммерческая логика тоже работает: кто первый запустит рекурсивный цикл, тот получит экспоненту в скорости разработки.
К середине 2026 года признаков скорого прорыва к RSI пока нет. Даже Anthropic, которая заявляет, что использует Claude для большей части своего кода, не демонстрирует систем, способных к автономному циклическому улучшению. Но появляются стартапы, которые делают ставку на это направление. Например, Recursive Superintelligence фокусируется на дизайне чипов, то есть задаче, где даже небольшие оптимизации дают кратный экономический эффект.
Риски те же, что и всегда. Нет доказательств, что текущие архитектуры трансформеров способны к устойчивому самоусовершенствованию без деградации. Растет разрыв между затратами на внедрение AI и реальной отдачей. Недавно операционный директор Uber Эндрю Макдональд признался, что компания исчерпала годовой бюджет на AI-токены за несколько месяцев, но не увидела пропорционального роста продуктивности. Даже если это технически получится, непонятно, как это монетизировать и кто будет платить AI, который сам себя переписывает.
Что будет с рынком? Не ждите сингулярности в ближайшие годы. Но готовьтесь к тому, что инвестиции, кадры и исследовательские приоритеты уже смещаются в сторону автономных систем. Ценность переходит от данных и готовых моделей к архитектурам, способным к эволюции без постоянного вмешательства человека.
